Computadores são capazes de compreender sentimentos?
Considerando a popularidade das redes sociais e as ações de marketing digital, uma enorme quantidade de dados é gerada todos os dias. Esses dados, que podem ser simples “curtidas” ou opiniões, recomendações ou reclamações, são valiosos para as organizações que desejam compreender o que os consumidores estão falando sobre sua marca, seus produtos e serviços. Entretanto, analisá-los não é uma tarefa simples, visto que são compostos não apenas por números, mas por palavras. Assim, faz-se necessário usar técnicas de ciência de dados, objetivando transformar dados desestruturados e sem significados aparentes em informações valiosas que permitem às organizações o gerenciamento de suas reputações e a criação de estratégias mais eficientes de marketing, comunicação e vendas. Por tais vantagens, a análise de sentimentos vem ganhando destaque nas empresas que vivem uma cultura orientada a dados.
Essa análise pode ser definida como uma maneira de as empresas verificarem como os consumidores se sentem em relação a seus produtos e serviços, não apenas por meio de reações simples (“curtir”, “não curtir”, “engraçado”, “triste”, etc), mas por longas e complexas sentenças textuais. Por isso, ela também é conhecida como “mineração de opiniões”, um subcampo do Processamento de Linguagem Natural (PNL). A análise de sentimento pode ser realizada em três níveis: (1) nível de documento − considera o sentimento geral expresso no texto; (2) nível da sentença − verifica cada sentença presente no texto; (3) nível característico − analisa as opiniões sobre as características de produtos e serviços.
“A análise de sentimentos pode ser definida como uma maneira de as empresas verificarem como os consumidores se sentem em relação a seus produtos e serviços, não apenas por meio de reações simples, mas por longas e complexas sentenças textuais”
Graças à inteligência artificial (IA), há ferramentas capazes de analisar complexas sentenças de texto, entendendo o sentimento subjacente a ponto de identificar se há ali uma conotação positiva ou negativa. Essas ferramentas estão em constante evolução, visto que são capazes de aprender usando aprendizagem de máquina (machine learning) à medida que novos dados são inseridos e novos padrões são detectados.
Uma das principais dificuldades é detectar e analisar sentimentos como ironia e sarcasmo, devido à sua complexidade e aos ruídos que normalmente acompanham esse tipo de texto. Por exemplo, na sentença “Comprei essa excelente calça jeans e paguei um preço justo. Ela é tão boa que depois de duas lavadas eu posso usá-la como pano de chão”, se o algoritmo de análise de sentimentos considerar apenas as palavras e trechos isolados como “excelente”, “preço justo” e “tão boa”, o resultado pode não ser exatamente a verdade. Ademais, há diversas questões culturais e linguísticas, como gírias, ditos populares, palavras com significados diferentes, erros de ortografia e concordância, que tornam a detecção de sentimentos extremamente difícil.
Além de análise de textos, há tecnologias que permitem a revisão de chamadas telefônicas em tempo real e detectam sinais como volume e velocidade da voz, orientando o atendente para uma melhor interação com o cliente. Nesse contexto, as ferramentas da Cognito, considerada uma das empresas mais inovadoras de 2019, foram capazes de diminuir o tempo de chamada e aumentar a satisfação dos clientes.
“… há tecnologias que permitem a revisão de chamadas telefônicas em tempo real e detectam sinais como volume e velocidade da voz, orientando o atendente para uma melhor interação com o cliente “
Analisar sentimentos de clientes abre um leque de grandes oportunidades para as organizações, além de ser um campo promissor para os profissionais de tecnologia da informação, linguistas, psicólogos, entre outros. Com essa tecnologia, as empresas são capazes de fazer análises preditivas, compreender melhor seus clientes, descobrir novas demandas e novos mercados, criar produtos, ajustar suas estratégias conforme o sentimento do seu público, entre outras possibilidades.
Entretanto, considerando o outro lado, isto é, nós consumidores, tenho a impressão de que ela está nos tornando cada vez mais previsíveis, alienados e consumíveis. As tecnologias modernas deram um jeito até de “coisificar” os sentimentos humanos com a desculpa de melhorar a experiência do usuário. Enquanto isso, as grandes empresas, capazes de, em certo grau, nos conhecer mais do que nós mesmos, enriquecem às custas da nossa ingenuidade.
Texto publicado originalmente no Jornal de Jales, coluna Fatecnologia, no dia 01/12/2019 .
